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무인항공기 비행 상태 예측을 위한 개선된 CNN-LSTM 혼합모델
An Improved CNN-LSTM Hybrid Model for Predicting UAV Flight State
- 서현우;
- 최은주;
- 김병수;
- 문용호
초록
최근에 무인항공기의 사업화가 활발하게 추진됨에 따라 무인항공기의 안전성 확보를 위한 기술 개발에 많은 관심이 집중되고 있다. 일반적으로 무인항공기는 운용 중 급기동, 외란, 조종사 실수 등으로 인하여 조종 불능의 상태로 진입할 가능성을 지닌다. 조종 불능 상태로의 진입을 예방하기 위해서는 무인항공기의 비행 상태를 예측하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 무인항공기의 비행 상태 예측 성능의 향상을 위하여 개선된 CNN-LSTM 혼합모델을 제안한다. 모의실험은 제안하는 모델을 이용한 예측 기법이 기존 예측 기법에 비하여 비행 상태 예측 성능이 우수하며 온보드 환경에서 실시간으로 운용됨을 보인다.
키워드
UAV(무인항공기); CNN(합성곱 신경망); LSTM(장단기 기억 신경망); Loss of Control(조종 불능); Prediction(예측)
- 제목
- 무인항공기 비행 상태 예측을 위한 개선된 CNN-LSTM 혼합모델
- 제목 (타언어)
- An Improved CNN-LSTM Hybrid Model for Predicting UAV Flight State
- 저자
- 서현우; 최은주; 김병수; 문용호
- 발행일
- 2024-06
- 저널명
- 항공우주시스템공학회지
- 권
- 18
- 호
- 3
- 페이지
- 48 ~ 55